DeepBlue Auto와 NIO Energy는 전략적 협력을 달성했으며 충전 네트워크는 전국 20,000개 이상의 충전 파일을 포괄합니다.
4월 23일자 뉴스에 따르면 Deep Blue Auto는 오늘 NIO Energy와 중요한 전략적 협력을 공식적으로 발표했습니다. 딥블루카 이용자들은 5월부터 전국 2만 개 이상의 NIO 충전소에서 편리한 충전 서비스를 누릴 수 있게 된다. 이번 움직임은 Deep Blue Cars의 사용자 경험을 크게 향상시키고 편리한 충전에 대한 사용자의 요구를 충족할 것입니다.
NIO Energy는 충전 시설 분야에서 놀라운 성과를 거두었습니다. NIO 에너지의 충전 파일은 전국 300개 이상의 도시에 있으며, 총 3,770개 충전소에 21,931개 충전 파일이 있고 101만 개가 넘는 충전소를 이용할 수 있습니다. 타사 충전 파일. 향후 개발 계획과 관련하여 NIO CEO Li Bin은 2024년까지 NIO가 20,000개의 새로운 배터리 교환 파일을 추가하여 총 충전 파일 수를 410만 개 이상으로 늘릴 계획이라고 말했습니다.
편집자의 이해에 따르면 Deep Blue Automobile과 NIO Energy의 협력은 SAIC General Motors, Geely Holding Group Automobile 등도 NIO Energy와 협력에 도달한 사례가 아닙니다. 이들 자동차 회사의 브랜드 이용자는 각자의 브랜드 앱을 이용해 NIO 충전 파일의 위치, 가격, 실시간 상태 등을 실시간으로 확인할 수 있고, 충전 및 주문 결제를 위한 QR 코드 스캔 등의 작업을 구현해 이용자에게 서비스를 제공할 수 있다. 매우 편리합니다.
또한 NIO는 배터리 교체 사업에서도 상당한 진전을 이루었습니다. 많은 자동차 회사들은 배터리 스왑 기술 개발 및 적용을 공동으로 추진하기 위해 배터리 스왑 사업과 전략적 협력을 체결했습니다. NIO는 고속 전력교환소 790개를 포함해 전국 2,404개 전력교환소를 구축해 광범위한 전력교환 네트워크를 형성했다. 이러한 배터리 교환소의 건설은 사용자의 충전 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 신에너지 자동차 산업 발전에 새로운 활력을 불어넣습니다.
지난 한 해를 돌아보면 NIO는 1년 만에 1,000개 이상의 배터리 교환소를 구축하는 등 충전시설 건설에서 눈부신 성과를 거두었습니다. Li Bin은 미래를 내다보며 NIO가 2024년에 1,000개의 배터리 교환 스테이션을 추가하여 누적 건설 스테이션 수를 3,310개로 끌어올리고 신에너지 차량 충전 시설의 대중화와 개발을 더욱 촉진할 것이라고 말했습니다.
위 내용은 DeepBlue Auto와 NIO Energy는 전략적 협력을 달성했으며 충전 네트워크는 전국 20,000개 이상의 충전 파일을 포괄합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











AI 분야에서 중국 여성 기술력의 부상 : 기술 분야에 대한 Deepseek 여성의 기여와의 명예의 협력에 대한 이야기는 점점 더 중요 해지고 있습니다. 중국 과학 기술부의 데이터에 따르면 여성 과학 기술 노동자의 수는 거대하며 AI 알고리즘 개발에서 독특한 사회적 가치 민감도를 보여줍니다. 이 기사는 명예 휴대폰에 중점을두고 DeepSeek Big Model에 처음 연결 한 여성 팀의 강점을 탐구하여 기술 발전을 촉진하고 기술 개발의 가치 좌표 시스템을 재구성 할 수있는 방법을 보여줍니다. 2024 년 2 월 8 일, Honor는 공식적으로 DeepSeek-R1 전혈 버전 Big Model을 출시하여 Android 캠프에서 최초의 제조업체가되어 DeepSeek에 연결하여 사용자의 열정적 인 응답을 불러 일으켰습니다. 이 성공 뒤에 여성 팀원은 제품 결정, 기술 혁신 및 사용자를 만들고 있습니다.

DeepSeek은 Zhihu에 대한 기술 기사를 발표하여 DeepSeek-V3/R1 추론 시스템을 자세히 소개하고 처음으로 주요 재무 데이터를 공개하여 업계의 관심을 끌었습니다. 이 기사는 시스템의 일일 비용 이익 마진이 545%로 높아 글로벌 AI Big Model 이익이 새로운 것으로 나타났습니다. DeepSeek의 저렴한 전략은 시장 경쟁에서 이점을 제공합니다. 모델 교육 비용은 유사한 제품의 1% -5%에 불과하며 V3 모델 교육 비용은 경쟁 업체의 비용보다 훨씬 낮으며 V3 모델 교육 비용은 5 억 5,760 만 달러에 불과합니다. 한편, R1의 API 가격은 Openaio3-Mini의 1/7에서 1/2에 불과합니다. 이 데이터는 DeepSeek 기술 경로의 상업적 타당성을 입증하고 AI 모델의 효율적인 수익성을 확립합니다.

웹 사이트 구성은 첫 번째 단계입니다 : SEO 및 백 링크의 중요성 웹 사이트 구축은 웹 사이트를 귀중한 마케팅 자산으로 전환하는 첫 번째 단계 일뿐입니다. 검색 엔진에서 웹 사이트의 가시성을 향상시키고 잠재 고객을 유치하려면 SEO 최적화를 수행해야합니다. 백 링크는 웹 사이트 순위를 향상시키는 열쇠이며 Google 및 기타 검색 엔진에 웹 사이트의 권한 및 신뢰성을 보여줍니다. 모든 백 링크가 유리한 것은 아닙니다. 유해한 링크를 식별하고 피하십시오. 모든 백 링크가 유익한 것은 아닙니다. 유해한 링크는 순위에 해를 끼칠 수 있습니다. 우수한 무료 백 링크 확인 도구는 웹 사이트 링크 소스를 모니터링하고 유해한 링크를 상기시킵니다. 또한 경쟁 업체의 링크 전략을 분석하고 배울 수도 있습니다. 무료 백 링크 점검 도구 : SEO 인텔리전스 책임자

MIDEA는 곧 Deepseek Big Model -Midea Fresh and Clean Air Machine T6을 갖춘 최초의 에어컨을 출시 할 예정입니다. 이 에어컨에는 고급 공기 지능형 주행 시스템이 장착되어있어 환경에 따라 온도, 습도 및 풍속과 같은 매개 변수를 지능적으로 조정할 수 있습니다. 더 중요한 것은 DeepSeek Big 모델을 통합하고 400,000 개 이상의 AI 음성 명령을 지원합니다. Midea의 움직임은 업계에서 격렬한 토론을 일으켰으며 특히 백색 제품과 대형 모델을 결합하는 중요성에 대해 우려하고 있습니다. 전통적인 에어컨의 간단한 온도 설정과 달리 MIDEA Fresh and Clean Air Machine T6은 가정 환경에 따라보다 복잡하고 모호한 지침을 이해하고 습도를 지능적으로 조정하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 GO 기반 네트워크 취약점 스캐너는 잠재적 보안 약점을 효율적으로 식별합니다. 속도를 위해 Go의 동시성 기능을 활용하고 서비스 감지 및 취약성 일치를 포함합니다. 그 능력과 윤리를 탐색합시다

DeepSeek-R1은 Baidu Library 및 NetDisk에 권한을 부여합니다. 심도있는 사고와 행동의 완벽한 통합은 단 한 달 만에 많은 플랫폼에 빠르게 통합되었습니다. 대담한 전략적 레이아웃을 통해 Baidu는 DeepSeek을 타사 모델 파트너로 통합하여이를 생태계에 통합하여 "큰 모델 검색"생태 전략의 주요 진전을 나타냅니다. Baidu Search 및 Wenxin Intelligent Intelligent 플랫폼은 DeepSeek 및 Wenxin Big Model의 깊은 검색 기능에 처음으로 연결하여 사용자에게 무료 AI 검색 경험을 제공합니다. 동시에 "Baidu로 갈 때 알게 될 것입니다"라는 클래식 슬로건과 새로운 버전의 Baidu 앱은 Wenxin의 큰 모델과 DeepSeek의 기능을 통합하여 "AI Search"및 "Wide Network Information Refinement"를 시작합니다.
